C++滑动窗口算法

该博客讨论了如何使用滑动窗口算法解决字符串转化问题,其中最大开销限制了转化的程度。通过调整窗口大小,找到能在预算内完成转化的最大字符串长度。示例展示了不同情况下算法的应用,并提供了相关代码实现。

滑动窗口算法在一个特定大小的字符串或数组上进行操作,而不在整个字符串和数组上操作,这样就降低了问题的复杂度,从而也达到降低了循环的嵌套深度。

如下题

给你两个长度相同的字符串,s 和 t。
将 s 中的第 i 个字符变到 t 中的第 i 个字符需要 |s[i] - t[i]| 的开销(开销可能为 0),也就是两个字符的
ASCII 码值的差的绝对值。

用于变更字符串的最大预算是 maxCost。在转化字符串时,总开销应当小于等于该预算,这也意味着字符串的转化可能是不完全的。

如果你可以将 s 的子字符串转化为它在 t 中对应的子字符串,则返回可以转化的最大长度。

如果 s 中没有子字符串可以转化成 t 中对应的子字符串,则返回 0。

示例 1:

输入:s = “abcd”, t = “bcdf”, cost = 3 输出:3 解释:s 中的 “abc” 可以变为 “bcd”。开销为
3,所以最大长度为 3。 示例 2:

输入:s = “abcd”, t = “cdef”, cost = 3 输出:1 解释:s 中的任一字符要想变成 t
中对应的字符,其开销都是 2。因此,最大长度为 1。 示例 3:

字符串s 字符串t 开销 最大长度
[a] b c d [b] c d f 1 1
[a b] c d [b c] d f 2 2
[a b c] d [b c d] f 3 3
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